《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第3章_OpenCV图像处理 视频讲解
- 【第1季】3.第3章_OpenCV图像处理-视频讲解
- 【第1季】3.1.第3章_OpenCV图像处理_认识图像数据-视频讲解
- 【第1季】3.2.第3章_OpenCV图像处理_图像滤波-视频讲解
- 【第1季】3.3.第3章_OpenCV图像处理_图像变换-视频讲解
- 【第1季】3.4.第3章_OpenCV图像处理_图像特征点提取-视频讲解
- 【第1季】3.5.第3章_OpenCV图像处理_拓展-视频讲解
- 先 导 课
- 第 1 季 ： 快 速 梳 理 知 识 要 点 与 学 习 方 法
- 第 2 季 ： 详 细 推 导 数 学 公 式 与 代 码 解 析
- 第 3 季 ： 代 码 实 操 以 及 真 实 机 器 人 调 试
- 答 疑 课
本书内容安排
机器人、图像处理 和 OpenCV 是什么关系？
①机器人，为什么需要图像处理技术？
感知
识别
定位
建图
避障
②图像处理技术究竟是什么？
图像处理是利用计算机对图像进行计算分析的技术，包括数字图像处理和计算机视觉两大领域
③图像处理技术与OpenCV是什么关系？
常见图像处理库
OpenCV
Halcon
Matlab
PIL
skimage
...
AI图像处理平台
TensorFlow
PyTorch
Caffe
...
图像处理办公软件
PhotoShop
美图秀秀
iSee
...
3.1 认识图像数据
3.2 图像滤波
图像是由一个一个像素点组成的，处理图像就是处理这些像素点。
图像像素之间的关联性是重要的信息，不能完全把像素点割裂开来，这一点也正是众多图像算法的出发点。这里就通过图像滤波，来帮助大家具体理解像素之间的这种关联性。
图像滤波的目的是在尽量保留图像特征的条件下，过滤掉图像中的噪声，其滤波效果直接影响到后续图像识别、分析等算法的效果。
- 线性滤波
- 非线性滤波
- 形态学滤波
3.3 图像变换
经过3.2节图像滤波的学习，相信大家对图像处理有了一定的了解。不过，图像滤波只是很初级的处理，其目的是提升图像本身的质量。
本节要讲到的图像变换，从改变图像的结构入手，将图像变换成不同的形态。
由于篇幅限制，这里重点讨论在后续视觉SLAM章节中涉及到的一些图像变换算法。其他一些常用图像变换算法将略过，比如频谱变换、小波变换、图像金字塔等，感兴趣可以查阅相关资料。
- 射影变换
- 霍夫变换
- 边缘检测
- 直方图均衡
3.4 图像特征点提取
特征点提取算法能帮助计算机获取图像的区域特征信息，并应用于图像识别、图像匹配、三维重建、物体跟踪等领域。在实际工程中，具有很高的应用价值。
在图像领域，特征点（feature points）也常常被称为关键点（key points）或兴趣点（interest points）。
特征点的提取有多种算法，可以从图像纹理信息来提取，也可以通过图像区域灰度统计信息来提取，或者通过频谱变化、小波变换等变换后的特殊空间进行提取。
- SIFT特征点
- SURF特征点
- ORB特征点
OpenCV图像处理与PCL点云处理
例程源码下载
- Github下载： github.com/xiihoo/Books_Robot_SLAM_Navigation
- Gitee下载（国内访问速度快）：gitee.com/xiihoo-robot/Books_Robot_SLAM_Navigation
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